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Seit Dezember 2019
Lehrer seit Dezember 2019
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Geigenunterricht für Kinder und Erwachsene: Klangqualität und technische Fähigkeiten
Von 76.17 € /Std
Ich biete Geigenunterricht für Anfänger und Fortgeschrittene an. Ich habe die nach M. Glinka benannte Russische Musikschule mit Auszeichnung abgeschlossen. Ich habe mehrere musikalische Auszeichnungen, von denen die höchste der Preis bei den Delphischen Spielen der Neuzeit ist.
Ort
Beim Schüler zu Hause :
- In der Umgebung von Ecublens VD, Schweiz
Beim Lehrer zu Hause :
- St-Sulpice VD, centre, Saint-Sulpice, Switzerland
Über mich
Mein Name ist Anna, ich bin eine Postdoc-Forscherin im Bereich Operations Research & Operations Management mit dem Schwerpunkt Theorie und datengetriebene Anwendungen im Bereich der mehrstufigen Entscheidungsfindung unter Unsicherheit. Mein beruflicher Hintergrund und meine praktischen Fähigkeiten liegen in den Bereichen Operations Research und Statistik.
Ich habe meinen Ph.D. Abschluss in Statistik und Operations Research an der Universität Wien im April 2014 mit einer Dissertation zu theoretischen und praktischen Aspekten der mehrstufigen stochastischen Programmierung, in der die numerische Lösung des Optimierungsproblems durch Approximation stetig stochastischer Prozesse abgeschätzt werden musste mit Szenariobäumen. Bevor ich an die Universität Wien kam, erhielt ich meinen B.Sc. (2009) und M.Sc. (2011) Abschlüsse in Angewandter Mathematik und Physik am Moskauer Institut für Physik und Technologie (Nationale Forschungsuniversität).
Ich habe meinen Ph.D. Abschluss in Statistik und Operations Research an der Universität Wien im April 2014 mit einer Dissertation zu theoretischen und praktischen Aspekten der mehrstufigen stochastischen Programmierung, in der die numerische Lösung des Optimierungsproblems durch Approximation stetig stochastischer Prozesse abgeschätzt werden musste mit Szenariobäumen. Bevor ich an die Universität Wien kam, erhielt ich meinen B.Sc. (2009) und M.Sc. (2011) Abschlüsse in Angewandter Mathematik und Physik am Moskauer Institut für Physik und Technologie (Nationale Forschungsuniversität).
Bildung
1) Ph.D. in Statistik und Operations Research (Universität Wien, Österreich).
1) MSc in Angewandter Mathematik und Physik (Moskauer Institut für Physik und Technologie, Russland).
2) BSc in Angewandter Mathematik und Physik (Moskauer Institut für Physik und Technologie, Russland).
1) MSc in Angewandter Mathematik und Physik (Moskauer Institut für Physik und Technologie, Russland).
2) BSc in Angewandter Mathematik und Physik (Moskauer Institut für Physik und Technologie, Russland).
Erfahrung / Qualifikationen
Maschinelles Lernen:
Universitätslehrgang „Klassifikation, Clustering und Diskriminierung“ für Master-Studierende: Der Lehrgang präsentiert numerische Methoden, die in den Bereichen Klassifikation, Clustering und Diskriminierung eingesetzt werden. Der Schwerpunkt liegt nicht auf klassischen statistischen Verfahren, sondern auf modernen Techniken des maschinellen Lernens, die auch Anwendungen für „Big Data“ und Business Analytics ermöglichen. Insbesondere werden überwachte und unbeaufsichtigte Lernalgorithmen diskutiert, Entscheidungsbaumtechniken vorgestellt, Methoden für neuronale Netze beschrieben und verschiedene Clustering-Algorithmen vorgestellt.
Statistiken:
Mehrere Universitätskurse für Master-Studenten:
Aktuelle Kurse konzentrieren sich auf statistische Methoden zur Modellierung nichtlinearer Abhängigkeiten in Daten. Copula-Modelle werden als probabilistische Methode eingeführt, um allgemeine multivariate Verteilungen basierend auf Randverteilungen für jede der Zufallsvariablen und auf Informationen über die zugrunde liegende Abhängigkeitsstruktur abzuleiten. Obwohl es häufig einfach ist, Ränder an die Daten anzupassen, erfordert die Schätzung einer Copulafunktion komplexe Hochskalierungstechniken, insbesondere in hochdimensionalen Fällen. Wir führen Weinreben-Copulas ein, um eine unterschiedliche Stärke der Interdependenzen zwischen zufälligen Komponenten zu berücksichtigen, und wir führen hierarchische und geordnete Copulas ein, um die Weinreben-Struktur in sehr hochdimensionalen Fällen zu approximieren. Es werden Fallstudien zum Risikomanagement von Extremen und zur Finanzierung vorgestellt.
Mathematik: Mehrere Universitätskurse für Bachelor- und Masterstudenten.
Software (MatLab):
Der Kurs vermittelt effiziente Techniken zur Programmierung in MatLab. Die Software kann für verschiedene Arten von Big-Data-Anwendungen verwendet werden. Insbesondere werden ökonometrische und finanzielle Anwendungen berücksichtigt.
Universitätslehrgang „Klassifikation, Clustering und Diskriminierung“ für Master-Studierende: Der Lehrgang präsentiert numerische Methoden, die in den Bereichen Klassifikation, Clustering und Diskriminierung eingesetzt werden. Der Schwerpunkt liegt nicht auf klassischen statistischen Verfahren, sondern auf modernen Techniken des maschinellen Lernens, die auch Anwendungen für „Big Data“ und Business Analytics ermöglichen. Insbesondere werden überwachte und unbeaufsichtigte Lernalgorithmen diskutiert, Entscheidungsbaumtechniken vorgestellt, Methoden für neuronale Netze beschrieben und verschiedene Clustering-Algorithmen vorgestellt.
Statistiken:
Mehrere Universitätskurse für Master-Studenten:
Aktuelle Kurse konzentrieren sich auf statistische Methoden zur Modellierung nichtlinearer Abhängigkeiten in Daten. Copula-Modelle werden als probabilistische Methode eingeführt, um allgemeine multivariate Verteilungen basierend auf Randverteilungen für jede der Zufallsvariablen und auf Informationen über die zugrunde liegende Abhängigkeitsstruktur abzuleiten. Obwohl es häufig einfach ist, Ränder an die Daten anzupassen, erfordert die Schätzung einer Copulafunktion komplexe Hochskalierungstechniken, insbesondere in hochdimensionalen Fällen. Wir führen Weinreben-Copulas ein, um eine unterschiedliche Stärke der Interdependenzen zwischen zufälligen Komponenten zu berücksichtigen, und wir führen hierarchische und geordnete Copulas ein, um die Weinreben-Struktur in sehr hochdimensionalen Fällen zu approximieren. Es werden Fallstudien zum Risikomanagement von Extremen und zur Finanzierung vorgestellt.
Mathematik: Mehrere Universitätskurse für Bachelor- und Masterstudenten.
Software (MatLab):
Der Kurs vermittelt effiziente Techniken zur Programmierung in MatLab. Die Software kann für verschiedene Arten von Big-Data-Anwendungen verwendet werden. Insbesondere werden ökonometrische und finanzielle Anwendungen berücksichtigt.
Alter
Vorschulkinder (4-6 Jahre alt)
Kinder (7-12 Jahre alt)
Jugendliche (13-17 Jahre alt)
Erwachsene (18-64 Jahre alt)
Unterrichtsniveau
Anfänger
Mittel
Dauer
30 Minuten
45 Minuten
60 Minuten
90 Minuten
120 Minuten
Unterrichtet in
Englisch
Russisch
Deutsch
Fachkenntnisse
Verfügbarkeit einer typischen Woche
(GMT -05:00)
New York
Beim Lehrer zu Hause
Beim Schüler zu Hause
Mon
Tue
Wed
Thu
Fri
Sat
Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
Ich bin Postdoktorand im Bereich Operations Research und schlage folgende Kurse vor:
Der Schlüssel zum Erfolg in der Mathematik liegt darin, zu lernen, wie man über den Tellerrand hinaus denkt. Diese wertvolle Fähigkeit hilft Mathematikern, echte Probleme in der heutigen Welt zu lösen. Dieser Kurs hilft, diese entscheidende Fähigkeit zu entwickeln und damit die Mathematik zu verstehen.
Die Anfänger - und Zwischenklassen konzentrieren sich auf das Gesamtverständnis der Schulmathematik und insbesondere auf die Themen in
1) Algebra
2) Geometrie
3) Einführung in die Wahrscheinlichkeit
Die Vertiefungsklassen konzentrieren sich auf bestimmte Bereiche der Mathematik, die an Universitäten gelehrt werden (z. B. lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie, Optimierung usw.). Ich trainiere auch für den Mathematikbereich der GMAT-Prüfung.
Der Schlüssel zum Erfolg in der Mathematik liegt darin, zu lernen, wie man über den Tellerrand hinaus denkt. Diese wertvolle Fähigkeit hilft Mathematikern, echte Probleme in der heutigen Welt zu lösen. Dieser Kurs hilft, diese entscheidende Fähigkeit zu entwickeln und damit die Mathematik zu verstehen.
Die Anfänger - und Zwischenklassen konzentrieren sich auf das Gesamtverständnis der Schulmathematik und insbesondere auf die Themen in
1) Algebra
2) Geometrie
3) Einführung in die Wahrscheinlichkeit
Die Vertiefungsklassen konzentrieren sich auf bestimmte Bereiche der Mathematik, die an Universitäten gelehrt werden (z. B. lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie, Optimierung usw.). Ich trainiere auch für den Mathematikbereich der GMAT-Prüfung.
MATLAB ist eine Programmier- und numerische Computerplattform, die von Millionen von Ingenieuren und Wissenschaftlern verwendet wird, um Daten zu analysieren, Algorithmen zu entwickeln und Modelle zu erstellen.
Ich programmiere seit 2005 professionell in MatLab und biete Kurse für alle Niveaus und Anforderungen an.
Ich programmiere seit 2005 professionell in MatLab und biete Kurse für alle Niveaus und Anforderungen an.
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